À la fin de ce projet, vous apprendrez à utiliser Python pour les statistiques de base (y compris les tests t et les corrélations). Nous apprendrons toutes les étapes importantes de l'analyse, y compris le chargement, le tri et le nettoyage des données. Dans ce cours, nous utiliserons l'analyse exploratoire des données pour comprendre nos données et nous tracerons des diagrammes en boîte pour visualiser les données. Les diagrammes en boîte nous permettent également d'étudier les éventuelles valeurs aberrantes dans nos ensembles de données. Nous apprendrons ensuite à examiner les relations entre les différentes données à l'aide de corrélations et de diagrammes de dispersion. Enfin, nous comparerons les données à l'aide de tests t. Tout au long de ce cours, nous analyserons un ensemble de données sur la science et la technologie provenant de la Banque mondiale. Les mesures de cet ensemble de données sont numériques, vous apprendrez donc à manipuler et à comparer des données numériques.

Ce projet guidé s'adresse à toute personne intéressée par la réalisation d'analyses statistiques à l'aide de Python. Il peut s'agir d'une personne issue des sciences sociales ayant des connaissances en statistiques et souhaitant approfondir son analyse, ou de toute personne intéressée par l'analyse de données.